神经网络方式是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型。它通过训练神经元之间的连接权重来学习和表示知识。神经网络通常由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并产生输出信号。神经元之间的连接权重在训练过程中不断调整，以使得神经网络能够从输入数据中学习到相应的模式和规律。神经网络方式具有非线性、自适应性和学习能力强的特点，可以处理复杂的、非线性的输入输出关系。